Machine Learning Proficiency: Wolfram U Instructor-Led Course

Resumen

Este curso dirigido por instructores proporciona una introducción al aprendizaje automático, redes neuronales y LLMs, seguido de proyectos prácticos utilizando la tecnología Wolfram. Aprende a construir, entrenar y probar modelos en esta completa secuencia de tres partes que aprovecha el poder computacional de las tecnologías Wolfram para establecer sistemas de IA fiables.

Secuencia del Curso:

• Introducción al Aprendizaje Automático:

  Comprende conceptos esenciales del aprendizaje automático y explora las superfunciones de aprendizaje automático fáciles de usar disponibles en Wolfram Language.

• Introducción a las Redes Neuronales:

  Descubre el marco avanzado de redes neuronales en Wolfram Language y utiliza el Repositorio de Redes Neuronales de Wolfram para modelos preconstruidos y preentrenados.

• Wolfram Language y LLMs:

  Explora la aplicación de LLMs con Wolfram Language, incluyendo el uso de la interfaz conversacional de Notebooks de Chat y aprovechando las operaciones programáticas con funciones de LLM.

Cada curso se puede tomar individualmente, pero inscribirse en la secuencia completa del curso proporciona un horario coherente y acceso a sesiones exclusivas de horas de oficina.

Productos y Tecnologías Destacadas:

• Wolfram Language y Wolfram Notebooks (disponible en Mathematica, Wolfram|One, y Wolfram|Alpha Notebook Edition)
• Repositorio de Redes Neuronales

Esquema:

• Aprende sobre paradigmas comunes del aprendizaje automático y sus variaciones.
• Explora técnicas populares como redes neuronales para el aprendizaje profundo.
• Accede al poder de los LLMs de diversas maneras para flujos de trabajo modernos de aprendizaje automático.

• Obtén datos de diferentes fuentes externas e integradas.
• Construye, entrena y prueba modelos según los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático.
• Utiliza métricas integradas para evaluar el rendimiento del modelo en datos de prueba.
• Despliega modelos rápidamente utilizando los servicios de la Nube Wolfram.
• Accede a modelos LLM dentro de Wolfram Language para mejorar los flujos de trabajo con herramientas modernas de IA.

• Emplea superfunciones integradas de aprendizaje automático como Classify, Predict, FindClusters y ClusterClassify, así como funciones de LLM como LLMFunction, LLMExampleFunction y LLMSynthesize.
• Utiliza modelos de redes neuronales preconstruidos y preentrenados del Repositorio de Redes Neuronales.
• Trabaja con modelos LLM tanto programáticamente como interactivamente con acceso basado en chat y una colección curada de indicaciones del Repositorio de Indicaciones de Wolfram.

• Participa en ejemplos prácticos que demuestran regresión, clasificación, agrupación y detección de anomalías.
• Construye redes neuronales simples y aplica aprendizaje por transferencia.
• Crea indicaciones LLM divertidas y funcionales.

Universidad:

Wolfram U

Proveedor:

Wolfram U

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Redes Neuronales,

Asignaturas